Python实现光学字符识别技术-开源cnOCR

CnOCR介绍

1. CnOCR是一个用于中文OCR（光学字符识别）的Python 3工具包。它支持简体中文、繁体中文（部分模型）、英文和数字的常见字符识别，并支持竖排文字的识别。CnOCR主要针对排版简单的印刷体文字图片，如截图图片、扫描件等。
2. CnOCR的基本原理包括两个步骤：文本检测和文字识别。文本检测用于检测图片中文字所在的位置，而文字识别则用于识别包含文字的图片局部，预测具体的文字。
3. CnOCR自带了20+个训练好的识别模型，适用于不同应用场景。这些模型可以分为两阶段：第一阶段是获得OCR图片的局部编码向量，第二部分是对局部编码向量进行序列学习，获得序列编码向量。序列编码模型包括两层的LSTM网络、两层的GRU网络和两层的全连接网络。
4. 然而，CnOCR目前内置的文字检测和分行模块无法处理复杂的文字排版定位。如果要用于场景文字图片的识别，需要结合其他的场景文字检测引擎使用。
5. 总的来说，CnOCR是一个方便使用的中文OCR工具包，安装后即可直接使用，无需额外训练。但需要注意的是，它主要适用于排版简单的印刷体文字图片，对于复杂的文字排版定位可能需要结合其他工具或引擎使用。

CnOCR的使用示例如下

首先，需要安装CnOCR。可以通过pip进行安装：

python复制代码
 pip install cnocr

国内用户可以选择使用豆瓣源进行安装：

python复制代码
 pip install cnocr-i https://pypi.doubanio.com/simple

推荐使用Python 3.6及以上版本。

安装完成后，就可以使用CnOCR进行文字识别了。这里给出一个基本的示例：

python复制代码
 from cnocr import CnOcr  
 
   
 
 ocr = CnOcr()  
 
 result = ocr.ocr('path_to_image.jpg')  # 替换为你的图片路径  
 
 print("识别的文字：", result)

注意，这里返回的是一个列表，每个元素代表一行文字的识别结果，包括文字、置信度和坐标等信息。

此外，CnOCR还支持对单行文字进行识别，可以指定图像的路径或直接使用MXNet读取图像，示例如下：

python复制代码
 from cnocr import CnOcr  
 
 import mxnet as mx  
 
   
 
 ocr = CnOcr()  
 
 img_fp = 'path_to_image.jpg'  # 替换为你的图片路径  
 
 img = mx.image.imread(img_fp, 1)  # 1表示灰度图，0表示彩色图  
 
 result = ocr.ocr_for_single_line(img)  # 识别单行文字  
 
 print("识别的文字：", result)